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基于Bi-LSTM的非等时距路基工后沉降滚动预测 被引量：9
1
作者 陈伟航 罗强 +2 位作者 王腾飞 蒋良潍 张良 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期683-691,共9页
为了实现路基工后沉降的早期、精准预测,提出基于双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的路基沉降预测技术.采用Akima法将观测数据内插为适应时序分析法的等时距序列,提取“填土高度-时间-地基沉降”曲线中的6个影响因素作为变量训练Bi-LSTM模型... 为了实现路基工后沉降的早期、精准预测,提出基于双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的路基沉降预测技术.采用Akima法将观测数据内插为适应时序分析法的等时距序列,提取“填土高度-时间-地基沉降”曲线中的6个影响因素作为变量训练Bi-LSTM模型,结合滚动迭代方法实现沉降预测的后延更新.研究表明,利用深度学习技术可以有效地利用路基施工期信息,增加训练样本量,提升沉降早期预测的可靠性.Bi-LSTM模型对观测信息进行双向特征提取,同等样本量下的预测效果更精确.依托6个中等压缩性土地基和1个复合地基监测断面信息,仅利用路堤填筑期及工后3个月数据,沉降预测的均方根误差(RMSE)和平均绝对百分误差(MAPE)平均值可以控制为1.19 mm、1.04%. 展开更多
关键词 双向长短期记忆网络(Bi-LSTM) 路基工后沉降 非等时距序列 滚动预测 施工填筑信息
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